Un nuevo sistema de IA llamado CytoDiffusion analiza la morfología de las células sanguíneas, detectando anormalidades con mayor precisión que los expertos humanos, mejorando así el diagnóstico de enfermedades como la leucemia.
Un nuevo avance en el ámbito de la salud podría revolucionar el diagnóstico de enfermedades como la leucemia. Investigadores han desarrollado un sistema llamado CytoDiffusion, que utiliza inteligencia artificial generativa para analizar las anomalías en la forma y estructura de las células sanguíneas, superando la precisión y fiabilidad de los expertos humanos.
Este innovador sistema fue creado por un equipo de científicos de la Universidad de Cambridge, University College London y Queen Mary University of London. A diferencia de muchos modelos de IA que se limitan a reconocer patrones, CytoDiffusion tiene la capacidad de identificar una amplia gama de apariencias normales de células sanguíneas y detectar células inusuales o raras que pueden indicar enfermedades. Los resultados del estudio fueron publicados en la revista Nature Machine Intelligence.
La detección de diferencias sutiles en el tamaño, forma y apariencia de las células sanguíneas es fundamental para diagnosticar numerosos trastornos hematológicos. Sin embargo, este proceso requiere años de formación y puede ser objeto de desacuerdos entre diferentes médicos en casos complicados. Simon Deltadahl, primer autor del estudio y miembro del Departamento de Matemáticas Aplicadas y Física Teórica de Cambridge, señaló: “Todos tenemos diferentes tipos de células sanguíneas con propiedades y funciones distintas dentro del cuerpo”.
A menudo, un frotis sanguíneo típico contiene miles de células, lo que hace imposible su análisis manual completo. “Los humanos no pueden examinar todas las células en un frotis; simplemente no es posible”, explicó Deltadahl. “Nuestro modelo puede automatizar ese proceso, clasificar los casos rutinarios y resaltar cualquier anomalía para su revisión por parte del personal médico”.
Dr. Suthesh Sivapalaratnam, coautor senior del estudio desde Queen Mary University of London, compartió su experiencia: “Como médico hematólogo junior, después de un día laboral tenía muchos frotis sanguíneos que analizar. Al hacerlo durante las horas tardías, me convencí de que la IA haría un mejor trabajo que yo”.
Para desarrollar CytoDiffusion, los investigadores entrenaron el sistema utilizando más de medio millón de imágenes de frotis sanguíneos recolectados en el Hospital Addenbrooke’s en Cambridge. Este conjunto de datos es el más grande conocido hasta la fecha e incluye tanto tipos comunes como ejemplos más raros, además de elementos que pueden confundir a los sistemas automatizados.
El modelo se centra en modelar toda la distribución de las apariencias celulares en lugar de solo aprender a separar categorías, lo que le confiere mayor robustez ante diferencias entre hospitales, microscopios y métodos de tinción. En pruebas realizadas, CytoDiffusion demostró una sensibilidad significativamente mayor al detectar células anormales asociadas con leucemia en comparación con sistemas existentes.
Deltadahl destacó: “Al evaluar su precisión, el sistema resultó ligeramente superior a los humanos. Sin embargo, donde realmente destacó fue en su capacidad para reconocer cuándo tenía dudas”. Esta característica permite al modelo evitar afirmaciones erróneas sobre su certeza, algo que a veces ocurre con los expertos humanos.
El equipo también demostró que CytoDiffusion puede generar imágenes sintéticas de células sanguíneas indistinguibles de las reales. En una prueba tipo Turing realizada con diez hematólogos experimentados, los expertos no lograron diferenciar entre imágenes reales y generadas por IA mejor que al azar.
Como parte del proyecto, los investigadores están liberando lo que consideran el conjunto más grande disponible públicamente sobre imágenes periféricas de frotis sanguíneos: más de medio millón en total. “Al hacer este recurso accesible, esperamos empoderar a investigadores alrededor del mundo para construir y probar nuevos modelos AI”, comentó Deltadahl.
A pesar del prometedor avance representado por CytoDiffusion, los investigadores enfatizan que esta herramienta no pretende reemplazar a los clínicos capacitados. Su diseño busca apoyar a estos profesionales al señalar rápidamente casos anormales para revisión humana y gestionar automáticamente aquellos más rutinarios.
“El verdadero valor de la IA en salud radica no solo en aproximarse a la experiencia humana a menor costo sino en ofrecer una mayor capacidad diagnóstica y pronóstica”, concluyó el profesor Parashkev Nachev desde UCL. “Nuestro trabajo sugiere que la IA generativa será central para esta misión”. Los investigadores reconocen que se necesita realizar más trabajos para optimizar el sistema y probarlo entre diversas poblaciones para garantizar equidad y precisión.